tiểu luận PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG của các NHÂN tố đến tỉ lệ tử VONG ở TRẺ sơ SINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG ra^ra^ra ^^^^^ PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ ĐẾN TỈ LỆ TỬ VONG Ở TRẺ SƠ SINH Báo cáo Kinh tế lượng Hà Nội, tháng 04 năm 2014 Nhóm 10.1 - Bộ số liệu 58 TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG = F R= squared Adj R-squared = Root = P>|t| 0.000 0.671 0.004 0.813 0.515 0.000 [95% Conf .4677087 -.0000413 -.0002281 -.0033094 -3.958029 4.986273 100 20.52 0.000 0.521 0.496 1.037 Interval ] 956165 0000639 -.000045 0026033 1.9963 559.2097 79 Bảng II.3 Kết chạy hồi quy Từ kết bảng trên, ta có: - Phương trình hồi quy tổng thể: ĩnfmort = 7.098026 + 0.7119426 X lowbrth + 0.0000113 X popul — 0.0001369 X pcĩnc — 0.000353 X a/dcpay — 0.9808367 X physĩcpc + ĩĩ^ - Phương trình hồi quy mẫu: rnpnort = 7.098026 + 0.7119426 X lowbrth + 0.0000113 X popul — 0.0001369 X pcĩnc — 0.000353 X a/dcpay — 0.9808367 X physĩcpc Hay Ê = 7.098026 + 0.7119426 X %i + 0.0000113 X x2 — 0.0001369 X x3 — 0.000353 X x4 — 0.9808367 X x5 Phân tích kết hồi quy - Phần tổng bình phương độ lệch giá trị quan sát Yi với giá trị trung bình TSS = 211.469089 - Phần tổng bình phương giải thích mơ hình (biến giải thích) ESS = 110.351338 - Phần tổng bình phương khơng giải thích (phần dư) RSS = 101.117751 - R2 = 52.18% có nghĩa yếu tố: Tỷ lệ trẻ sinh thiếu cân, Dân số, Thu nhập bình quân đầu người, Trợ cấp trung bình hàng tháng nhận từ AFDC, Tỷ lệ bác sỹ đầu người giải thích 52.18% tỷ lệ trẻ tử vong trẻ sơ sinh - Trong giá trị p-value bảng trên, giá trị p-value biến popul, afdcpay physicpc 0.671, 0.813 0.515 lớn mức ý nghĩa a = 0.05 o Khơng có sở để bác bỏ Ho (giả thuyết Pi = 0) Như ba biến popul, afdcpay physicpc khơng có ý nghĩa thống kê, tức khơng gây ảnh hưởng đến tỉ lệ tử vong trẻ sơ sinh - Ý nghĩa tham số mơ hình s />’0 7.098026 có nghĩa điều kiện nhân tố khác không đổi giá trị biến độc lập tỷ lệ tử vong trẻ sơ sinh trung bình 7.098026 % s P1 = 0.7119426 có nghĩa điều kiện nhân tố khác không đổi , tỷ lệ trẻ sinh thiếu cân tăng % tỷ lệ tử vong trung bình trẻ sơ sinh tăng 0.7119426% J p2 = 0.0000113, khơng có ý nghĩa thơng kê V ^3= -0.0001369 có nghĩa điều kiện yếu tố khác không đổi, thu nhập bình quân tăng đơn vị tỷ lệ tử vong trung bình trẻ sơ sinh giảm 0.0001369 % J p4 = -0.000353, khơng có ý nghĩa thống kê s ^5= -0.9808367, khơng có ý nghĩa thống kê Một số kiểm định F //0: R2 = thuyết : { Ta có giả w1: R2 * - Dùng công thức: ” 0,5218/ J/, (1 v’) /(n-k-1) (1-0,5218) / r 5,94 G Mà F= 20.514> 2.32 ^ Bác bỏ H0 0,05 /5 = 20.514 /(100-5-1) = 2.32 a Kiểm tra phù hợp mơ hình Vậy mơ hình hồi quy tìm phù hợp - Kiểm tra lại lệnh stata : test lowbrth popul pcinc afdcpay physicpc o Kết (1) thu được: (2) (3) Prob > F = 0.0000 Kiểm định F cho toàn hệ số hồi quy 20.52; Prob > F có giá trị nhỏ a = 0.05 nên bác bỏ giả thuyết Ho (4) (5) Kết thu từ stata giống với dùng công thức b Kiểm định Pí = Cặp giả thuyết thống kê: {Ho: £Ể = Hl- Vi *0 (6) (6) Sử dụng thống kê T giá trị kiểm định cột t bảng kết chạy hồi quy • Cách 1: Dùng khoảng tin cậy (7) Kết Bác (14) 01 = (15) £1*0 Khô (22) 0.43 (20) & = (21) £2*0 0.0000413 00639 ng đủ (29) (30) (31) Bác (28) -2.98 (26) (27)£3*0 (32) 0.0002281 0.0000457 bỏ Ho Khô (35) (36) 0.00 (37) -0.24 (33) £4*0 (34) & = 0.0033094 26033 ng đủ (41) (42) 1.99 (43) Khô (38) 05 = -0.56 (39) £5*0 (40) 3.958029 6355 ng đủ 4.98 (48) 9.20 (49) Bác (46) 6.67 (47) (44) (45) £0*0 9779tin cậybỏ Ho (50) Bảng II.4 Kiểm 6273 định dùng khoảng (51) (52)o Như £2, £4, P5 Ho (8) (54) (10) (16) T 5.79 (11) Kho (17)ảng0.46 77087 (23) - (12) tin cậy (18) 0.95 61765 (24) 0.00 (13) luận (19) bỏ Ho (25) (53) • Cách 2: Sử dụng P-value Ho (55) (65) (70) (75) (80) (85) (91) (92) Ho (93) £1=0 H1 (94) £2 = £2*0 (111) (117) (112) (118) £4 = £4*0 (123) (124) £5*0 (130) £0*0 (95) (101) T 5.79 (107) 0.43 (113) -2.98 (119) -0.24 (125) -0.56 (131) (96) a (59) ^0Miền 025 = 2.(97) 368 bác ' bỏ (103) -2.368 2.368 (102) 6.67 (1) Q.025 (136) (137) (58) • Cách 3: Sử dụng phương pháp giá trị tới hạn (105) (129) (135) (57) Pvalue (62) 0.00 (67) 0.67 (72) 0.00 (77) 0.81 (82) 0.51 (87) 0.00 Kết luận (64) Bác bỏ Ho (61) £1*0 (69) Không đủ sở bác (66) £2*0 bỏ Ho Bác bỏ Ho (74) (71) £3*0 (63) 0.05 (79) Không đủ sở bác (76) £4*0 bỏ Ho Không đủ sở bác (84) (81) £5*0 bỏ Ho Bác bỏ Ho (89) (86) £0*0 (90) Bảng II.5 Kiểm định dùng P-value (100) (106) £5 = H1 (56) £1 = (60) (99) H1 (9) C = Kết Bác Khô ng đủ (116) Bác bỏ Ho Khô (122) ng đủ (128) Khô ng đủ (134) Bác bỏ Ho (98) luận (104) bỏ Ho (110) • Kiểm tra lại stata - Dùng lệnh: test [var] (2) Bảng II.6 Kiểm định dùng phương pháp giá trị tới hạn (138) Bản chất lệnh test stata chạy lại mơ hình hồi quy sau bỏ biến cần kiểm định, sau tính F (139) Ví dụ: Kiểm định p2 = (140) (141) test popul o Kết thu được: (142) (1)popul = (143) (144) (145) F (1,94) = Prob > F = 0.18 0.6710 Prob > F có giá trị lớn a = 0.05 nên khơng có sở bác bỏ Ho, tức p2 (146) c Kiểm định Pí = Pj = (147) (148) Cặp giả thuyết thông kê: (149) Ho: /?i = /3ị = H1: Một hai p ^ Ví dụ: Kiểm định p± = p2 = Cách 1: Chạy hồi quy mơ hình (150) • SSRur = 101.117751 SSRr = 140.302815 (151) (152) (153) Áp dụng công thức: (154) (155) _ (SSRr- SSRur)/q _ (140.302815 - 101.117751)/2 _ F = SSRur/(n -k- 1) = 101.117751/(100 - - 1) = 18.2134 (156) (157) • C (2 54)=3.10 O O F > ^0 054) => Bác bỏ Ho, tức có hai p có giá trị khác Cách 2: Dùng lệnh stata (158) test lowbrth popul (159) o Kết thu được: (1) (2) (3) Prob > F = 0.0000 (4) Prob > F nhỏ a = 0.05 nên bác bỏ Ho, tức có hai ^J_ ^2 khác III PHẦN III - KIỂM TRA CÁC KHUYẾT TẬT Kiểm định phương sai sai số thay đổi a Dựa vào đồ thị - Bước 1: Chạy hồi quy mơ hình đầy đủ - Bước 2: Dùng lệnh rvfplot (6) o Kết thu (5) (7) (9) (8) 789 _ 10 11 12 Fitted values Hình III.1 Kết chạy lệnh rvfplot (11) Dựa vào đồ thị ta thấy mơ hình bị mắc “bệnh” phương sai sai số thay đổi Các điểm phân bố không theo quy luật (12) b Sử dụng lệnh imtest, white (13) o Kết thu được: (10) (14) White's test for Ho: homoscedasticity (15) against Ha: unrestricted heteroskedasticity (43) (16) chi2(19) = 47.41 (17) Prob > chi2 = (19) Cameron & Trivedi's (20) I decomposition of M-test (24) c (23) Source hi2 (21) (27) Heterosk (28) (29) 20 edasticity 7.41 (31) Skewness (32) (33) (35) Kurtosis (36) (37) 80 (40) (41) (39) Total 26 5.76 (44) (18) p (26) (30) 0005 (34) (38) 1792 (42) 0000 Bảng III.1 Kết chạy lệnh imtest, white Prob ( >chi2) = 0.0005 < a=0.05 nên bác bỏ Ho (có phương sai sai số thay đổi) Như mơ hình có tượng phương sai sai số thay đổi, hay nói cách khác giả thuyết phương sai không thỏa mãn (47) c Sử dụng kiểm định Breusch-Pagan (48) - Lệnh hettest (49) o Kết quả: (45) (46) (50) Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of lowbrth (51) (52) chi2(1) = 3.16 Prob > chi2 = 0.0753 (53) o Kết lệnh hettest cho thấy có phương sai sai số thay đổi (54) d Cách sửa: chạy lại hồi quy với lệnh robust (55) reg infmort lowbrth popul pcinc afdcpay physicpc, robust (56) o Kết thu được: Linear regression (57) inf (58) Coef mort (66) low (67) brth 7119426 (73) (74) (80) (81) -.00 (87) afd (88) -.00 (94) phy (95) -.98 (101) (102) (108) (109) Bảng (9) (59) Ro bust (60) St (68) 1333468 (75) (82) (89) (96) (103) (62) t (69) 5.34 (76) (83) (90) (97) (104) III.2 Kết chạy lệnh Number (3) Fof obs = 100 (5) = (5, (63) P (64) [95 (65) In 14 >|t| % Conf terval] 94) (4) Pro (70) (71) (72) (6) = b > 000 4471794 9767059 F (77) (78) -.0 (79) R- -.0 (84) (85) (86) -.00 (91) (92) (93)00 squ -.0 00 (98) (99) (100) are (7) = (105) (106) (107) d 4.8 (111) (110) hồi quy với Roo t robust 52 MSE 18 (8) = Ta thu ác giá trị se (^ý) mà phương sai sai số (112) (113) 03 72 Kiểm định đa cộng tuyến a Dùng lệnh corr (114) Dựa vào bảng kết thấy biến độc lập khơng có tương quan mạnh với nhau, mơ hình khơng có tượng đa cộng tuyến b Vif (variance inflation factor) (115) - Chạy hồi quy phụ để tính Rj (116) (134) (135) (136) Chạy hồi quy lên Xj*! (119) R VIF (Xị) = 1/(1- tf) (121) 1.89322 (124) 1.82748 (122) x~2 (127) 1.84570 (125) Xi (130) 3.10655 (128) x4 (132) 0.4537 (133) 1.83050 (131) x5 Bảng III.3 Kết sử dụng phương pháp nhân tử phóng đại phương sai (117) ỉ (120) 0.4718 (123) 0.4528 (126) 0.4582 (129) 0.6781 (118) Các giá trị VIF < 10 -> Khơng có tượng đa cộng tuyến Kiểm định phân phối chuẩn (137) Cặp giả thuyết: (138) (139) (H0: Có phần phơi chuẩn (H1: Khơng a Dùng đồ thị - Bước 1: dùng lệnh predict r, resid - Bước 2: dùng lệnh kdensity r, normal o Kết thu đồ thị phần phơi chuẩn (140) (141) (142) (143) Hình III.2 Đồ thị thu chạy kdensity r, normal - Dựa vào đồ trị ta thấy hai đồ thị không trùng ■=> Nhiễu không phân phối chuẩn b Dùng lệnh Sktest r o Kết thu được: Bảng III Kết chạy Sktest r (144) Prob>chi2 = 0.0315 < a = 0.05 (145) o Bác bỏ Ho (giả định phân phối chuẩn) (146) Như kết giống với cách dùng đồ thị (147) Vậy giả thuyết nhiễu phân phối chuẩn không thỏa mãn với mơ hình (148) - Cách chữa: cần phải chạy lại mẫu khác (149) KẾT LUẬN Sau phân tích số liệu, ta nhận thấy ảnh hưởng nhân tố đến tỉ lệ trẻ sơ sinh bị tử vong mức độ ảnh hưởng chúng Trong đó, quan trọng nhân tố: tỉ lệ trẻ sinh thiếu cân thu nhập bình quân đầu người (150) • Tỉ lệ trẻ sinh thiếu cân ảnh hưởng tiêu cực đến tỉ lệ trẻ sơ sinh tử vong trẻ sinh thiếu cân yếu khơng đủ sức khỏe để thích nghi với mơi trường bên ngồi sau chào đời • Thu nhập bình qn đầu người ảnh hưởng đến tỉ lệ trẻ sơ sinh tử vong Thu nhập bình quân đầu người phần phản ảnh mức độ sống người dân quốc gia Thu nhập cao gia đình có điều kiện đầy đủ hơn, tốt để chăm sóc sức thành viên, đặc biệt người mẹ trẻ sơ sinh (151) Từ phân tích kết hợp với việc tìm hiểu thơng tin, đưa số phương pháp để hạn chế tỉ lệ trẻ sơ sinh tử vong: - Chăm sóc cho bà mẹ mang thai theo cách hợp lí, để trẻ cung cấp đủ chất dinh dưỡng lượng, không bị thiếu cân Nâng cao đời sống vật chất tinh thần người dân Xây dựng sỏ vật chất đại đầy đủ cho bệnh viện, sở y tế khám chữa bệnh để đáp ứng đủ tốt nhu cầu khám, chữa bệnh  ... độ ảnh hưởng chúng Trong đó, quan trọng nhân tố: tỉ lệ trẻ sinh thiếu cân thu nhập bình quân đầu người (150) • Tỉ lệ trẻ sinh thiếu cân ảnh hưởng tiêu cực đến tỉ lệ trẻ sơ sinh tử vong trẻ sinh. .. Nội dung: Phân tích ảnh hưởng nhân tố đến tỉ lệ tử vong trẻ sơ sinh Đây vấn đề nhận nhiều quan tâm nhiều quốc gia giới Việc nghiên cứu để giảm tỉ lệ tử vong trẻ sơ sinh mang tính xã hội nhân văn... (X5) Tỷ lệ bác sỹ đầu người - % Tỷ lệ trẻ sinh thiếu cân cao tỉ lệ tử vong trung bình trẻ sơ sinh cao Dân số cao tỉ lệ tử vong trung bình trẻ sơ sinh cao Thu nhập bình quân cao tỉ lệ tử vong trung